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Enregistrement W4391799084

Intercorrelation between MRI disease activity scores of the sacroiliac joints and the spine, and clinical disease activity indices in patients with axial spondyloarthritis

2017· article· en· W4391799084 sur OpenAlexaboutno aff
Lau HW, Mok Cc, Chan WCS, Yuen Mk, Li OC

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAxial spondyloarthritisMedicineClinical diseaseDiseaseSacroiliac jointSPINE (molecular biology)Physical medicine and rehabilitationPhysical therapyInternal medicineRadiologyBiologyBioinformaticsSacroiliitis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hon Wai Lau,1 Chi Chiu Mok,2 Wun Cheung Samuel Chan,1 Ming Keung Yuen,1 On Chee Li1 1Department of Radiology, 2Department of Medicine, Tuen Mun Hospital, Tuen Mun, New Territories, Hong Kong Objective: To analyze the correlation between the magnetic resonance imaging (MRI) disease activity scores and the clinical disease activity indices (DAI) in Chinese patients with active axial spondyloarthritis (aSpA) that required biologics therapy. The correlation between MRI disease activity scores of the sacroiliac joints (SIJs) and the spine in these patients was also assessed.Methods: This was a cross-sectional study design in which adult patients who fulfilled the Assessment of SpondyloArthritis international Society classification criteria for aSpA and had active disease (Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index score ≥4, persistent spinal pain despite nonsteroidal anti-inflammatory drugs therapy >3 months) that required biologics therapy were included. The MRI disease activities were measured using the Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) scores. Correlation between the SPARCC scores of the SIJs and the spine, and clinical DAI was calculated. Results: Fifty-seven patients (47 men and 10 women; mean age 37 ± 12 years) completed the study. There was no statistically significant correlation between the SPARCC scores and clinical DAI. The SPARCC score of the SIJs showed a positive correlation with the SPARCC score of the spine (r = 0.34, p < 0.05). The thoracic discovertebral units (57%) were found to be more frequently associated with significant disease activity than the other levels of the spine. Conclusion: MRI can detect active inflammation which may not be reflected by clinical DAI. MRI should be performed in patients with aSpA to provide a more comprehensive assessment and to better reflect disease activity and severity. MRI findings of more severe sacroiliitis should prompt the radiologist to look for involvement in the entire spine, particularly in the thoracic region. Keywords: magnetic resonance imaging, MRI, SPARCC score, axial spondyloarthritis, ankylosing spondylitis, spondyloarthropathies, sacroiliitis

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,383 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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